普利姆算法（prim）求最小生成树（MST)过程详解
生活中最小生成树的应用十分广泛，比如：要连通n个城市需要n－1条边线路，那么怎么样建设才能使工程造价最小呢？可以把线路的造价看成权值求这几个城市的连通图的最小生成树。求最小造价的过程也就转化成求最小生成树的过程，则最小生成树表示使其造价最小的生成树。
那么怎么样用普利姆算法(prim算法)求最小生成树（MST）？
本文以图例方式详述prim算法求最小生成树过程，希望对大家有帮助！
相关概念
带权图：边赋以权值的图称为网或带权图，带权图的生成树也是带权的，生成树T各边的权值总和称为该树的权。
最小生成树（MST）：权值最小的生成树。
生成树和最小生成树的应用：要连通n个城市需要n－1条边线路。可以把边上的权值解释为线路的造价，则最小生成树表示使其造价最小的生成树。
最小生成树的性质
MST性质：假设G＝(V,E)是一个连通网，U是顶点V的一个非空子集。若(u,v)是一条具有最小权值的边，其中u∈U，v∈V－U，则必存在一棵包含边(u,v)的最小生成树。
构造网的最小生成树必须解决下面两个问题：
（1）尽可能选取权值小的边，但不能构成回路；
（2）选取n－1条恰当的边以连通n个顶点；
普利姆算法(prim算法)基本思想
prim算法基本思想：
假设G＝(V，E)是连通的，TE是G上最小生成树中边的集合。算法从U＝{u0}（u0∈V）、TE＝{}开始。重复执行下列操作：
在所有u∈U，v∈V－U的边(u，v)∈E中找一条权值最小的边(u0,v0)并入集合TE中，同时v0并入U，直到V＝U为止。
此时，TE中必有n-1条边，T=(V，TE)为G的最小生成树。
Prim算法的核心：始终保持TE中的边集构成一棵生成树。
看了上面一大段文字是否感觉有点晕？为了便于大家更好的理解，接下来进行算法过程的分步图解！
普利姆求最小生成树算法过程图解
第一步：随意选取起点
图中有9个顶点v1-v9，集合表示为：V={v1，…，V9}，每条边的边权值都在图上；在进行prim算法时，我们先随意选择一个顶点作为起始点（起始点的选取不会影响最小生成树结果），在此我们一般选择v1作为起始点，现在我们设U集合为当前所找到最小生成树里面的顶点，TE集合为所找到的边。
状态如下：U={v1}； TE={}；
第二步：在前一步的基础上寻找最小权值
查找一个顶点在U={v1}集合中，另一个顶点在V-U集合中的最小权值，如下图，在红线相交的线上找最小值。
通过图中我们可以看到边v1-v8的权值最小为2，那么将v8加入到U集合，（v1，v8）加入到TE。
状态如下：U={v1，v8}； TE={（v1，v8）}；
第三步：继续寻找最小权值
查找一个顶点在U={v1，v8}集合中，另一个顶点在V-U集合中的最小权值，如下图，在红线相交的线上找最小值。
通过图中我们可以看到边v8-v9的权值最小为4，那么将v9加入到U集合，（v8，v9）加入到TE。
状态如下：U={v1，v8，v9}； TE={（v1，v8），（v8，v9）}；
第四步：在前一步的基础上，继续寻找最小权值
查找一个顶点在U={v1，v8，v9}集合中，另一个顶点在V-U集合中的最小权值，如下图，在红线相交的线上找最小值。
通过图中我们可以看到边v9-v2的权值最小为1，那么将v2加入到U集合，（v9，v2）加入到TE。
状态如下：U={v1，v8，v9，v2}；
TE={（v1，v8），（v8，v9），（v9，v2）}；
第五步：继续在前一步的基础上，寻找最小权值
查找一个顶点在U={v1，v8，v9，v2}集合中，另一个顶点在V-U集合中的最小权值，如下图，在红线相交的线上找最小值。
通过图中我们可以看到边v2-v3的权值最小为3，那么将v3加入到U集合，（v2，v3）加入到TE。
状态如下：U={v1，v8，v9，v2，v3}；
TE={（v1，v8），（v8，v9），（v9，v2），（v2，v3）}；
第五~九步：继续在前一步的基础上，寻找最小权值
如此循环一下直到找到所有顶点为止。到这大家应该对普利姆算法求解最小生成树的过程有所知晓，但需注意以下三点：
（1）每次都选取权值最小的边，但不能构成回路，构成环路的边则舍弃。如图中的（v1，v9），（v1，v2）等构成回路舍弃
（2）遇到权值相等，又均不构成回路的边，随意选择哪一条，均不影响生成树结果。如图中的（v3，v4），（v6，v5）权值均为9，选择哪一条在先均不影响最小生成树的生成结果。
（3）选取n－1条恰当的边以连通n个顶点。
完整的算法步骤如图所示：
总结
（1）最小生成树（MST）是指权值最小的生成树。
（2）prim算法是求最小生成树的算法之一，其他算法还有kruskal算法
（3）其时间复杂度为O(n^2)，与边得数目无关，prim算法适合稠密图。
本文摘自：
普利姆算法（prim）求最小生成树（MST)过程详解
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